龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：一种基于SIFT与深度学习联合优化的铁塔天线全景图像拼接方法，先将相邻两帧图像分别输入进基于几何特征匹配网络、基于SIFT特征匹配网络以及回环检测网络得到图像多模态特征匹配关系；再将特征匹配关系输入进RANSAC的单应性估计器得到多模态单应性变换矩阵以及表示矩阵估计确定性协方差矩阵；再使用基于位姿图的联合优化方式，优化多模态单应性变换矩阵；最后使用优化后的矩阵进行图像拼接得到全景图像。本发明能够将SIFT的不变性以及效率高的优势与深度学习能捕捉更丰富的特征信息的优势结合起来，在保证图像拼接效率的同时，更准确地估算单应性矩阵，提升了整体铁塔天线全景图像拼接的准确性和稳定性。
主权项：1.一种基于SIFT与深度学习联合优化的铁塔天线全景图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：使用摄像机采集铁塔天线图像数据，要求相邻两张图像的重叠区域面积占到整幅图像的14至12，得到图像序列，记为I，设图像序列为：I＝{I0,...,Ii,Ii+1}，式中：0,…,i,i+1表示图像序列号；S2：通过不同特征匹配网络获得图像几何特征对应关系以及图像SIFT特征对应关系，使用闭环检测网络来判断摄像机是否重访了之前的场景；S3：将图像几何特征对应关系以及图像SIFT特征对应关系输入进单应性估计器生成相关的单应性变换矩阵，并且每个估计的变换矩阵都与一个协方差矩阵相关联，代表估计的确定性；S4：通过构建位姿图来实现单应性变换矩阵的联合优化，根据优化后的单应性变换矩阵进行图像拼接，得到全景图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 基于SIFT与深度学习联合优化的铁塔天线全景图像拼接方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号